Chronic Pain in Canada ‐ Prevalence, Treatment, Impact and the Role of Opioid Analgesia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence, treatment and impact of chronic pain in Canada. METHODS: A stratified random sample of 2012 adult Canadians (weighted by sex, age and region according to 1996 census data) was surveyed by telephone in 2001 to determine the prevalence of chronic pain, defined as continuous or intermittent pain for at least six months. A second sample of 340 chronic pain sufferers who were taking prescription medication for their pain was studied in detail to determine current therapeutic approaches and to assess the social and economic impact of chronic pain. RESULTS: Chronic noncancer pain was reported by 29% of the respondents, with increased frequency in women and older age groups. The average duration of pain was 10.7 years and the average intensity was 6.3 (on a scale from 1 to 10), with 80% reporting moderate or severe pain. Anti-inflammatory agents were prescribed for 49% of respondents and opioid analgesics were prescribed for 22% (two-thirds of these were codeine). Almost 70% were worried about addiction potential, and one-third felt that strong analgesics should be reserved for terminal illnesses. Almost one-half were unable to attend social and family events, and the mean number of days absent from work in the past year due to chronic pain was 9.3. INTERPRETATION: Chronic noncancer pain is common in Canadian adults and has a major social and economic impact. Despite growing evidence supporting the efficacy and safety of major opioid analgesics for chronic noncancer pain, less than 10% of chronic pain patients taking prescription medication were treated with a major opioid. Chronic pain is undertreated in Canada, and major opioid analgesics are probably underutilized in the management of moderate to severe pain as part of a multidisciplinary treatment program.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle